Kurang Spesifik, AI Tetap Perlu "Fine Tuning"

KOMPAS/SATRIO PANGARSO WISANGGENI

Chief Technologist AWS Asia Pacific Olivier Klein memberikan keterangan di kantor AWS Indonesia, Jakarta, pada Senin (3/7/2023). Klein menunjukkan sejumlah potensi penggunaan AI di bidang enterprise atau bisnis.

JAKARTA, KOMPAS — Artificial intelligence (AI) diyakini tidak akan bisa langsung menggantikan peran pengembang perangkat lunak. Untuk bisa sungguh bermanfaat, AI perlu dilatih dengan data spesifik di setiap industri dan perusahaan.

Tanpa "fine tuning" atau penyetelan halus terhadap data spesifik perusahaan atau industri, AI bisa jadi akan memberikan keluaran yang tidak tepat dan justru dapat merugikan operasi bisnis.

Chief Technologist Amazon Web Services (AWS) Asia Pasifik Olivier Klein meyakini, tidak ada model fondasi AI (foundation model) yang dapat menyelesaikan semuanya sekaligus.

Baca juga: Potensi Masa Depan yang Terbuka oleh AI

Foundation model adalah AI yang baru dilatih dengan data publik yang beragam untuk bisa memahami struktur kalimat dan arti kata-kata, misalnya. Foundation model ini lalu bisa disetel dengan halus; disesuaikan dengan domain perusahaan yang membutuhkannya. Ini agar keluaran dari AI lebih relevan.

"Tidak ada foundation model yang bisa berguna secara umum. Setiap foundation model perlu diatur agar spesifik dengan penggunaan perusahaan. Dari itu, perusahaan bisa membuat aplikasi AI yang spesifik, bisa dalam bentuk chatbot, ekstraksi data, hingga penyimpulan teks (text summarization)," kata Klein dalam temu media di Jakarta, Senin (3/7/2023).

KOMPAS/SATRIO PANGARSO WISANGGENI

Chief Technologist AWS Asia Pacific Olivier Klein menerima pertanyaan dari wartawan dalam acara temu media yang digelar di kantor AWS Indonesia, Jakarta, pada Senin (3/7/2023).

Dalam kesempatan yang sama, Klein memperkenalkan kembali layanan Amazon Bedrock, layanan yang memungkinkan pengguna melatih foundation model AI dari Amazon untuk disesuaikan dengan kebutuhan spesifik perusahaan. Bedrock baru dirilis pada April 2023 lalu.

Klein mengatakan, di Indonesia, kebutuhan untuk pelatihan data spesifik ini menggarisbawahi pentingnya peningkatan skill terutama pada bidang AI.

Baca juga:Dampak AI terhadap Lapangan Usaha di Indonesia

"Kami meyakini bahwa kesuksesan dalam pemanfaatan Ai ini hanya bisa didorong melalui peran manusia. Jadi perlu dipastikan setiap orang memiliki skill yang tepat dan membangun kultur perusahaan yang paham terhadap AI," kata Klein.

"Generative engineering"

Secara terpisah VP of Engineering Databases Google Cloud Andi Gutmans juga sepakat bahwa AI multi guna atau general purpose tidak akan bisa memenuhi kebutuhan bisnis atau perusahaan.

Menurutnya, AI multiguna semacam ini masih bisa merugikan penggunanya apabila hasil yang disampaikan adalah halusinasi.

Baca juga:AI Bak Pedang Bermata Dua yang Bisa Memakan Tuannya

Halusinasi pada AI mengacu pada konsep di mana AI menyampaikan hasil fiktif ketika ditanya sesuatu yang terkait suatu fakta. AI hanya menyusun jawaban yang terlihat enak dibaca.

AWS

Sejumlah potensi pemanfaatan AI di sejumlah industri, seperti yang disampaikan Chief Technologist AWS Asia Pacific Olivier Klein di Jakarta, pada Senin (3/7/2023).

Oleh karena itu, setiap AI multiguna seperti GPT dari OpenAI misalnya, perlu dilatih lebih lanjut dengan data yang spesifik terhadap implementasinya. Misal, firma hukum perlu melatih AI yang digunakan dengan data putusan pengadilan.

"Nilai nyata bagi perusahaan tercipta saat mereka mengombinasikan AI generatif dengan data eksklusif mereka, sehingga menghasilkan solusi yang akurat dan spesifik sesuai bidang industri mereka," kata Gutmans dalam keterangan tertulis.

Baca juga: Kecerdasan Artifisial: Alat atau Ancaman?

Gutmans berkeyakinan, jika data spesifik perusahaan atau industri sudah terlibat dalam pemanfaatan AI di setiap perusahaan, maka ini akan membuka era baru yang ia sebut "generative engineering". Konsep ini menurutnya adalah pemanfaatan AI yang spesifik dengan bidang perusahaan dalam proses penulisan kode program dalam pengembangan aplikasi.

"Para generative engineers ini akan membangun aplikasi AI yang memahami kebutuhan spesifik perusahaan atau industri," tulis Gutmans.

Pembantu penulis kode

Klein juga sepakat bahwa penggunaan AI dalam pengembangan kode akan menandai era baru. Penggunaan layanan pembantuan penulisan kode berbasis AI, seperti Amazon Codewhisperer atau Github Copilot dapat meningkatkan efisiensi penulisan kode.

"Programmer bisa menggunakan bahasa natural manusia untuk mendeskripsikan kode yang harus ditulis lalu AI yang akan menuliskan kodenya tersebut," kata Klein.

AWS

Pemanfaatan teknologi pembantu penulisan kode program Amazon Codewhisperer seperti yang disampaikan Chief Technologist AWS Asia Pacific Olivier Klein di Jakarta, pada Senin (3/7/2023).

Dalam catatan riset Amazon, programmer yang menggunakan Codewhisperer 27 persen lebih mampu menyelesaikan tugas dan 57 persen lebih cepat dibandingkan programmer tanpa Codewhisperer.

Github Copilot, layanan sejenis dari Microsoft, juga mengklaim bahwa programmer yang penggunaan Github Copilot dapat menuntaskan tugas 55 persen lebih cepat.

Dalam suatu eksperimen, programmer yang menggunakan Github Copilot membutuhkan waktu 1 jam dan 11 menit. Sedangkan mereka yang tanpa dibantu Github Copilot membutuhkan waktu rata-rata 2 jam 41 menit.

"Ini adalah cara yang mujarab untuk menjadi lebih efektif dalam pemrograman," kata Klein.

KOMPAS/SATRIO PANGARSO WISANGGENI

Chief Technologist AWS Asia Pacific Olivier Klein berpresentasi di kantor AWS Indonesia, Jakarta, pada Senin (3/7/2023). Klein menunjukkan sejumlah potensi penggunaan AI di bidang enterprise atau bisnis.

Secara khusus, Klein menegaskan bahwa kode yang dihasilkan Codewhisperer tidak akan digunakan untuk melatih kembali layanan AI tersebut. Ini artinya, kode program yang bisa menjadi rahasia perusahaan tidak akan digunakan oleh perusahaan lain yang juga menggunakan Codewhisperer.

Klein mengatakan, jika suatu perusahaan menjadi pelanggan Amazon Codewhisperer, layanan ini akan berjalan di dalam lingkungan akun cloud milik perusahaan tersebut. "AWS sendiri tidak bisa mengaksesnya," kata Klein.